投稿者 global-ai-media 
2025年に入り、汎用AIエージェント「Manus」の事例が注目を集める中、AI開発の焦点は「モデルの賢さ」から「システム全体の制御（ハーネス）」へと移行しています。単に高性能なLLMを採用するだけでは不十分な理由と、日本企業が信頼性の高いAIエージェントを実装するために必要なシステム設計とガバナンスの視点を解説します。
モデル単体ではなく、「ハーネス」が成果を左右する
生成AIのトレンドは、単に対話を行うチャットボットから、自律的にタスクを計画・実行する「AIエージェント」へと急速にシフトしています。記事で触れられている「Manus」の事例は、2025年初頭に汎用AIエージェントとして注目を浴びつつ、自らのエラーや失敗を公開したことで話題となりました。ここから読み取るべき重要なメッセージは、AIエージェントの信頼性は、GPT-4やClaude 3.5といった「基盤モデル（LLM）の性能」そのものよりも、それを制御し動かすための「ハーネス（馬具／制御システム）」の設計に依存しているという事実です。
ここで言う「ハーネス」とは、LLMという「強力だが予測不能なエンジン」を、実務という「公道」で安全かつ確実に走らせるための周辺システムのことを指します。具体的には、プロンプトエンジニアリングの枠組み、メモリ管理、外部ツールとの連携機能、そして何よりエラーハンドリングとガードレールの仕組みです。
確率的な出力を、決定的な業務フローに落とし込む難しさ
AIエージェント開発において多くのエンジニアが直面する壁は、LLMが本質的に「確率的」な挙動をする点にあります。同じ指示でも毎回微妙に異なる結果を返すモデルに対し、企業の業務プロセスは「決定的（確実）」な成果を求めます。例えば、請求書処理やコード生成において、90%の精度では実務に耐えられません。
優れた「ハーネス」は、このギャップを埋める役割を果たします。モデルが誤った計画を立てた際にそれを検知して修正させる「自己反省（Self-reflection）」のループや、出力内容が社内規定に反していないかをチェックするバリデーション層の実装がこれにあたります。Manusが失敗を公開したのは、モデルの不完全さを認めつつ、それを補うシステム全体の改善プロセスこそが価値の源泉であると理解しているからでしょう。
日本企業における「過剰品質」の罠と現実解
日本の商習慣において、AI活用の最大の障壁となるのが「100%の精度を求める文化」です。欧米企業が「まずはベータ版としてリリースし、フィードバックで修正する」アプローチを採るのに対し、日本企業はPoC（概念実証）の段階でモデルのハルシネーション（もっともらしい嘘）をゼロにしようと躍起になりがちです。
しかし、最新のLLMであっても単体での完全無欠は不可能です。ここで重要になるのが、先述の「ハーネス」への投資です。モデル自体を再学習（ファインチューニング）させて賢くしようとするアプローチはコストが高く、維持管理も困難です。それよりも、RAG（検索拡張生成）による参照情報の固定や、人間が最終確認を行う「Human-in-the-Loop」のフローをシステム的に組み込む方が、実務上の信頼性を確保する近道となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの実装において、日本企業は以下の3点を意識する必要があります。
1. モデル選定より「システム設計」にリソースを割く
最新・最強のモデルを追い求めるのではなく、既存のモデルが間違った時にどうリカバリーするかという「フェイルセーフ」の設計（ハーネス）に注力してください。信頼性はモデルではなく、エンジニアリングによって担保されるものです。
2. 「失敗の許容」と「透明性」を組織文化に組み込む
AIエージェントは必ずミスをします。重要なのはミスを隠すことではなく、システムがどのようにエラーを検知し、ユーザーに通知したかを透明化することです。これはAIガバナンスの観点からも必須要件となります。
3. 業務プロセスの「AI親和性」を高める
AIに人間の曖昧な業務をそのまま投げてもうまくいきません。AIエージェントが動きやすいように、社内ドキュメントの構造化やAPIの整備など、デジタルの「足場」を固めることが、結果としてAIの信頼性を高めることにつながります。